编程语言的比喻

A. 一个巴掌拍不响，编程语言比作凸钥匙，那么锁一定是对应的凹点完全吻合，汇编C语言导入对应的引发是什么

计算机理解代码的过程就是编译过程

详细解释太多，就不手打了

看这个连接：https://cloud.tencent.com/deve

希望你能明白！

B. java是什么意思

Java是由Sun微系统公司所发展出来的程序语言，它本身是一种对象导向（Object-Oriented）的程序语言。JAVA目前在手机上应用最多的就是JAVA游戏。 Java也号称是能跨平台使用的语言，这主要是因为Java本身被编译之后，并不是直接产生可执行的码，而是产生一种中间码叫作 ByteCode，这种码必需在透过 Java 的直译器来解读它，才能够真正的被执行，所以只要平台上装有这种Java的直译器，就能解读ByteCode也就能执行Java编译过的程序，故与Java程序是在那种平台上被编译的，就完全没有干系了。Java写出来的程序可分为两类，分别是Java Applet与一般的Application，而Application 这一类就与一般的程序如C++的作用是比较类似的，是一个独立可执行的应用程序，像HotJava是一个浏览器，且就是使用Java程序所发展出来的。最常见的Java程序包括应用程序和applets。应用程序是单独的程序，诸如HotJava浏览器软件就是用Java语言编写的。 Applets类似于应用程序，但是它们不能单独运行， Applets可以在支持Java的浏览器中运行。Applet主要是内置于HTML网页中，在浏览时发挥作用。 Java的目标是为了满足在一个充满各式各样不同种机器，不同操作系统平台的网络环境中开发软件。利用Java程序语言，可以在网页中加入各式各样的动态效果。可以放上一段动画，加入声音，也可以建立交互式网页等。

C. 百战程序员：编程语言到底有多少种

这个有很多种的，下面讲解写常遇到的。把编程语言比喻成车：

Ada 是辆丑到极点但是永远不会出故障的坦克。

C 是辆赛车，它能跑得超乎想象得快，不过每跑个 50 英里就会抛锚。

Cobol 号称是辆车，不过没有哪个有自尊心的驾驶员肯承认曾经开过。

C# 是辆竞争模式的家庭旅行车。一旦你开过它，你就不会再用其他竞品厂商的产品了。

C++ 是辆大马力版本的 C 型赛车，它额外提供了成打的特性，而且每跑 250 英里才会抛锚，不过当它真出问题的时候，没有人能找到究竟是哪儿坏了。

Eiffel 是辆内置了法国口音驾驶说明的汽车。他会帮你快速地找到错误并从中学到东西，不过你要是敢跟他争论的话，他会骂你然后把你从车里扔出去。[来自 Daniel Prager ，稍有修改]

Erlang 是一个车队，它们会互相协作把你送到任何你想去的地方。想要每只脚各自操纵一辆车还是需要一些练习的，不过一旦学会了之后你就可以驾驶着它们通往其他方式难以企及的地方了。还有，你用了那么多辆车，所以就算有几辆坏掉也没什么可担心的。

Forth 是你亲手用套件组装出来的车。你这辆车不论长相还是功能都没必要和别人的一样。不过，Forth 型号的车只能倒着走。

[Digg.com 网站上的评论，来自 256byteram（我忍不住要把它加上）：]

FORTH LOVE IF HONK THEN !（译注：抱歉我实在不知道这句话是啥意思……）

Fortran 是辆非常原始的车。它能跑得很快，前提是你要始终在完全笔直的道路上开。据说学开 Fortran 型汽车会导致你再也没法学开其他型号的汽车了。

Java

Java 是辆家庭旅行车。它驾驶起来很容易，开起来速度也不会太快，不至于伤到你自己。

版本1：Haskell是辆设计极端优雅漂亮的车，传闻它能开到非常极端的地形中去。当你试图驾驶它的时候，它并不是真的沿着道路在前进的；实际上，它是不断把自己和道路进行复制，每次成功复制之后，车在路上都会比上一次更远一点。应该还是有可能按照传统的方式来驾驶它的，不过你的数学能力不足以找出这个办法来。

版本2：Haskell 并不是辆真的车，它是一个抽象的机器，能够详细地告诉你驾驶这个过程应该是什么样子的，如果你愿意的话。你必须把这个抽象的机器放到另一台实际的机器里面才能开动它，别问这个实际的机器是怎么运行的。还有一种方法，你可以用多台抽象的机器造出另一台抽象的机器，然后把它交给那台实际的机器，这样就能一个接一个地完成你的旅途了。[Monadic 的版本]

版本1：Lisp 看起来像一辆车，不过经过足够的改装，就能把它变成非常有效的一架飞机或一艘潜艇。

版本2：一开始它看起来一点儿都不像一辆车，不过时不时地你也能看到有人在开着它转悠。终于有一天你决定多了解一下它，然后你意识到它其实是一辆能造出更多汽车的汽车。你把这个发现告诉了朋友，不过他们都大笑着说这些车看起来太奇怪了。至今你仍在车库里留着一辆，期待着哪天能把它开上路去。[来自 Paul Tanimoto]

Mathematica是辆设计得很好的车，它从 Lisp 型汽车那里借鉴了大量的东西，却连一点儿应得的赞扬都不给它。它能通过方程计算出到达目的地最高效的路径，只不过这要花上一大笔钱。

是辆设计给新手用的短途旅行车，通常都是开往那些 Mathmatica 型汽车常去的地方。在那些地方这车开起来非常舒服，不过只要你偏离了路线，哪怕只有一点点，它就会变得非常难以驾驭，以致于很多势利的司机根本就不承认它是一辆车。

Ocaml 是辆非常性感的欧洲车。它不像 C 那么快，但它从不出故障，所以结果你反而会花更短的时间到达目的地。不过因为这是法国，所有的控制装置都不在它们平时该在的地方。

Perl 应该是辆挺酷的车，不过驾驶员手册却难以理解。另外，就算你能找到方法去驾驶一辆 Perl 型号的车，你也开不起来别人的 Perl 型汽车。

PHP 是辆热狗车（Oscar Mayer Wienermobile），它非常古怪、又难以驾驭，但是所有人却还是想开它。[来自 digg.com 网站的 CosmicJustice]

版本1：Prolog 是全自动的：你告诉它你的目的地是什么样子的，然后剩下的驾驶工作它就全搞定了。[Paul Graham附加的：]不过，大多数情况下，确认目的地所花的工夫，和你直接开过去也差不多了。

版本2：Prolog 这辆车上装了一个独特的试错型 GPS 系统。在通往目的地的路上，它会一直往前开，如果走到死胡同了，它就调头回来再试试别的路，如此不断往复，一直到目的地为止。[我忘了是谁建议的这一条]

python 是辆非常棒的给初学者用的车，就算没有驾照也能开。除非你想开得超级快，或者想开去很危险的地方，否则你可能永远都用不到别的车。

Ruby 这辆车是因为一次 Perl、Python 和 Smalltalk 三车相撞事故产生的。一个日本的机师找到了这些车的碎片然后拼成了一辆车，很多司机都觉得这比那三辆车加在一起还要好。不过也有些司机会发牢骚说 Ruby 型汽车的好多控制器都是重复的、甚至有三份，而这些重复的控制器在某些特别的情况下又稍有不同，这会让这车开起来更麻烦。据传说重新设计的工作已经在进行中了。

Smalltalk 是辆小型汽车，原本是设计给那些打算学驾驶的人用的，不过因为它设计得太棒了，即使那些有经验的老司机都喜欢开它。它速度并没有很快，不过你可以把它的任何一个零部件拿下来改造改造，让它更符合你的期待。古怪的事情是，你其实并没有真正地驾驶它，你只是发了条消息让它去什么地方，然后它要么就开过去了，要么就告诉你它不懂你在说啥。

版本1：汇编就只是个发动机。你得自己把车子造出来，还得在它跑的时候手动给它加油。不过只要你足够小心，它就能像来自地狱的蝙蝠（a bat out of hell）一样飞速前进。

版本2：汇编：你自己就是那辆车。

如果编程语言是种武器：

C 语言是 M1 式加兰德步枪，很老但可靠。

C++是双截棍，挥舞起来很强悍，很吸引人，但需要你多年的磨练来掌握，很多人希望改用别的武器。

Java 是 M240 通用弹夹式自动机枪，有时它的弹夹是圆的，但有时候不是，如果不是，当你开火时，会遇到 NullPointerException 问题，枪就会爆炸，你被炸死。

Scala 是 M240 通用机枪的变种，但它的使用手册是用一种看不懂的方言写的，很多人怀疑那只是一些梦话。

JavaScript 是一把宝剑，但没有剑柄。

Go 语言是一种自制的“if err != nil”发令枪，每一次发射后，你都必须要检查它是否真的发射了。

Rust 语言是一种 3D 打印出的枪。将来也许真的能派上用场。

bash 是一个十分碍手的锤子，你抡起它时会发现所有东西看起来都像钉子，尤其是你的指头。

Ruby 是一把外嵌红宝石的宝刀，人们使用它通常是因为看起来很炫。

PHP 是水管子，你通常会把它的一段接到汽车的排气管，另一端插进车窗里，然后你坐进车里，开动引擎。

Mathematica 是一种地球低轨道粒子大炮，它也许能够干出很神奇的事情，但只有付得起费用的人才能使用它。

C#是一种强悍的激光大炮，架在一头驴子上，如果从驴子上卸下来，它好像就发不出激光。

Prolog 语言是一种人工智能武器，你告诉它要做什么，它会照做不误，但之后，它会弄几个终结者出来，烧掉你的房子。

Lisp 语言是一把剃须刀，有很多款式。只有寻求刺激和危险的人才会使用它。

希望可以帮到您，谢谢！

D. 如何学习一门新的编程语言

心态这不但是学习一门新的语言最重要的，而是对任何的学习都是最重要的。下面是书中的描述，非常的精彩，特别是那个比喻： 学习一门新的语言的时候，要利用以前所学的语言的功底，但是也要保持开放的心态。有些人执着于一种理念：这就是写所有程序必须遵循的方法。我不是说那种语言，但是某些语言，令人执着于这样的理念。当开始学习新语言的时候，他们会批评这种语言跟真正神的语言的所有的不同之处。当使用新语言时，他们极力使用神的语言的方法去写。这样，你就会错过这个新语言真正的独特之处。 这就像你本来只有一个榔头，有人给了你一个螺丝刀，你说哎，这不是一把好榔头，但是我应该可以倒着拿螺丝刀，用螺丝刀来砸东西。你得到了一个很烂的榔头，但事实上它确实一把很不错的螺丝刀。所以你应该对所有的事物保持开放和积极的心态。 如果你的杯子满了，那他永远再也装不进水了。如果你认为你找到了银弹，那么你可能就要固步自封了。 对新的事物，方法保持一个开发而积极的心态，才能真正了解他，了解他的独特之处。 了解他的历史，哲学观 那python来说，他的设计哲学是用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事，而perl的设计哲学是总有多种方法来做同一件事。所以，我选择的是python。 了解这方面的知识的一个非常好的来源是网络网站。 代码，代码，还是代码 代码是学习一门语言的必经之路，可能也是最快的一种方法。 社区多去这个语言的社区逛逛吧，这里有很多人在讨论这种语言，和他们一起讨论你能够学到更多。 出发点：工作两到三年内，我的主要开发语言是c。后来由于工作的需要，要实现一个流程引擎（属于预研项目）。在研究的过程中发现使用c语言处理这种逻辑比较复杂的程序有些力不从心，我想尝试使用面向对象的方式处理这个问题，所以我想到了c++。现在回想起来，其实当时自己也就是想使用c++的面向对象特性，我现在也基本只使用了c++的一个子集：面向对象。 起步：当时我们公司没有人使用过C++，我也是在大学的时候接触过，后来也没有用过，所以整个过程困难还是比较多的。因为有c的基础，所以我没有看c++的入门资料，比如《C++primer》（其实我到现在也没有从头到尾读过这本书，c++的很多特性我也没有使用过。），我直接使用c++来编写程序。中间遇到很多低级的问题，比如如何定义一个类的static成员变量；虚函数如何定义，如何使用；stl中string，list如何使用；c++如何调用c的库等等。这些问题都比较好解决。 最大的障碍：从c到c++，最大的障碍不是语法的障碍，而是思维方式的转变： 由面向过程到面向对象的转变 。这个转变时一个漫长的过程，我现在仍在进行。当时开发是为了更好的使用面向对象，快速的浏览了一下《设计模式》中的23个设计模式。现在想想，如果能够找一份开源的c++代码看看也许效果更好。 深入与提高：最终我还是用c++实现了我的目标。不过，这个程序在高层设计上采用的是面向对象，在中层和底层设计上仍然使用的是面向过程的思路。在这个过程中，我对c++和面向对象有了更深入的理解，也积累了一些经验。这个时候我没有选择全面的学习一些c++的语法，而是选择学习《effective c++》。这本书对外影响很大，让我知道如何去更有效的使用c++。学习的过程中也许会遇到一些不会的语法知识，查一下资料就可以解决了。后来又在几个项目中使用了c++，慢慢的有些得心应手了。 下一步计划：对于c++的语法，我的观点是用到了在学。我下一步的计划是学习《more effective c++》，《c++ 沉思录》，《深入理解c++对象模型》，以求对c++有更深入的理解。另外，再深入的学习一下《设计模式》。还有就是google的c++编程规范。对于是否要涉及c++的其他子集，比如模板，我会继续观察，看有没有这样的需求。当然，有一点很重要，就是要在工作中去用它解决问题。 关于python学习出发点：这门语言我刚开始学，还没有学多长时间。我没有想完全抛弃c++，但是我想找一个更加方便高效的工具来完成某些任务。我以后可能会考虑将python和c++混合使用。选择python的另一个原因是google也在用它。 起步：找了一个入门的资料《简明python教程》学习了一下，对python语法有了一个基本的了解。然后选择《diveintopython》深入学习，目前还没有学完。不过现在感觉有些问题，自己好像陷入到了这些细枝末节中。所以准备做一些调整。 下一步计划： 1）快速预览《diveintopython》；2）找一个开源代码学习一下；3）开始使用python来解决问题；4）后面深入提高。 最后总结一下： 3、开始行动，而非等待准备就绪：不要等你把一门语言完全掌握了再开始行动。把握重点之后，马上开始行动，用它来解决问题，在解决问题的过程中，完成对语言的完善和更深入一步的学习。

E. C语言工作原理

作为一种编程语言，本身是谈不上工作原理的，实际上C语言所有的语法，正是C语言编译器的工作原理或者工作机制的具体实现。要细致的讨论起来是不可能，但是作为C语言程序员，必须了解这个大致的流程。一个程序，从C语言源码，到系统可执行的文件，一般经历四个过程。
1、预处理阶断，这个阶断是文本处理阶断，有预处理器来完成，会将源码中的带"#"开头的预处理命令进行相应的处理，在Linux上C语言的预处理器程序是cp命令。
2、编译阶断，这个阶断是有C语言编译阶断，在Linux上C语言的编译器是cc命令，它将C语言源码转换成汇编指令。
3、汇编阶断，这个阶断是汇编编译阶断，在Linux上C语言的汇编器是as命令，这个阶断会将汇编指令编译成二进制机器码。
4、链接阶断，这个阶断是会将汇编阶断生成的机器码目标文件，装载成一个系统可执行的文件，在Linux平台以ELF格式进行组装，在Windows平台上以PE格式进行组装。在Linux平台上的链接器命令为ld，在windows平台上的链接器命令为linker。

F. 什么是JAVA

“什么是Java？”

Java，由Sun Microsystems公司于1995年5月推出，它是一种可以编写跨平台应用软件、完全面向对象的程序设计语言。

不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

B站尚学堂Java基础教程

“什么样的人适合学Java？”

● 逻辑思维能力强

对于Java来说所有功能都是通过编写代码实现的，需要开发人员具备较强的逻辑性和运算性。

● 端正心态、踏实耐心

在平时的工作中会有一大部分时间是花费在解决bug上，在遇到问题后一遍遍的排查代码，所以拥有良好的心态也是必不可少的优势。

● 不断学习的能力

随着科技的发展会不断出现各种新型的技术，开发人员需要及时的关注这些新技术并且转化为自己技能。

G. 程序的概念

程序=算法+数据结构
程序就是一系列有序执行的指令集合。
第一个答案对于大多数人其实等于没有回答，因为算法这个概念可能是一个比程序更为复杂的概念。

第二个答案算是有点容易明白，但还不能让人明白程序能做什么不能做什么。

一，菜谱

材料: 五花肉半斤，尖椒一个，青蒜4-5根，（其实正宗的回锅肉还要放豆干，再放根红椒点缀，咱家没有，省略了），白糖2茶勺，生抽1汤勺，盐2克，鸡精，料酒，姜片，葱段；蒜片，郫县豆瓣酱1汤勺
做法: 预先处理：将整块五花肉放入热水中煮熟（筷子扎下去可以扎透），期间点些料酒，放两片姜，两三段葱；然后放入冷水中冷却。其中，冷水中冷却的步骤可以使肉快速收缩，帮助成型，增加嚼劲儿，是普通厨子变大厨的关键步骤，不可省略哈。
青椒切菱形段，青蒜拍一下蒜头，切寸段。蒜头和蒜叶分开放。

预先处理过的五花肉切薄片，越薄越好。俺就这刀工了，算比较厚的啊。

蒜拍碎（没拍），郫县豆瓣剁成茸（碎点儿好看也好吃）。

处理好的肉片下油锅，旺火煸炒。直至肉片打卷，变得焦黄。

将超好的肉片拨至一边，下入蒜末和郫县豆瓣，用小火炒出红油。

倒入尖椒段和青蒜蒜头，烹入糖，生抽，盐。注意：郫县豆瓣酱和生抽均有咸度，盐一定要酌情放。

待尖椒和蒜头香味出来，放入青蒜叶及鸡精兜匀。青蒜叶熟的很快，这个步骤只需要30秒或者更短，只要看到青蒜叶被油裹住就可以了。

出锅

以上是网上找的一个回锅肉的菜谱（貌似这个下酒好）。从广义的角度来说这也是一个程序，怎么说呢？

这个程序与计算机程序略微不一样，这个程序的运行者是一个可以认识上面的文字，能正确理解每句话的意义，且有能力得到材料并按步骤执行的人。而计算机程序则是计算机可以理解和执行语句。

二，为什么要有编程语言

就像上面的菜谱一样，我们只要识得汉字基本都可以照着来执行。为什么要有让人看起怎么都不能一下就接受的编程语言呢？

自然语言有歧义

男老师发现一女生上课睡觉，气愤的说：我在上面累的要死，你在下面一动不动!不配合也就罢了，连点反应都没有，将来要是肚子里没东西，可别怪老师不行!
中国足球队谁也打不赢。中国乒乓球队谁也打不赢。
冬天太冷，出门时衣服能穿多少就穿多少。夏天太热，出门时衣服能穿多少就穿多少。
地铁里听到一个女孩大概是给男朋友打电话，“我已经到西直门了，你快出来往地铁站走。如果你到了，我还没到，你就等着吧。如果我到了，你还没到，你就等着吧。”
老婆给当程序员的老公打电话：下班顺路买一斤包子带回来，如果看到卖西瓜的，买一个。当晚，程序员老公手捧一个包子进了家门…老婆怒道：你怎么就买了一个包子？！老公答曰：因为看到了卖西瓜的。
这是几则最典型的汉语歧义，其它语种中一样有很多这样的歧义。看最后程序员这则，那么就是老婆下了一系列指令但是执行者按照另一种意义去执行了。当然这例子还有不恰当的地方，我们也可以将指令改为：“下班顺路买一斤包子带回来，另外如果看到卖西瓜的，买一个西瓜。”。但是麻烦就在汉语本身并未限制我们必须如此，另外其它例子中的用法那就更加不容易确定意义了，还牵扯到语境。所以到今天为止计算机在处理自然语言上都还很糟糕。

自然语言不稳定

666, 虾米, 酱紫, 沙发, 粉丝
以上这些词语在有了网络后就多了一层意思，不上网的人可能根本不知道这多出一层意思。当然不稳定本质上还是带来歧义。

因为这些原因才有数学语言（其实一样有歧义，不然就不会产生数理逻辑这个分支了）、编程语言来规避歧义。

三，程序是什么

这真是一个不好下定义的词，比较可靠的回答都要涉及数理逻辑。无论是递归函数论、图灵机模型、lambda演算都不是那么容易掌握的。这些远比学一门编程语言及掌握写程序更难。所以在这里我们先只给出一个形象的比喻，程序就是一段编译器或解释器（这东西可能比任何人都要听你的话，只要你能用它懂的语言来指挥）能听懂的指令。

打开微信我们可以指挥微信，我们可以给好友发信息，可以加好友，可以发朋友圈，我们下什么指令它就做什么，我们下指令是通过点击屏幕。而编译器与解释器也是类似的东西，不过这东西它只接受它认识的指令，它接受指令都是文字（主要是英文，数字，标点）。

四，计算、同构、模拟

对于同一件事比如我们要计算3+5，那么我们可以有：

扳着手指头左手3个，右手5个放在一起是8个手指头
先拿出3个小球，再拿出5个小球放在一起是8个小球
我们在计算器输入3+5得出8
这三个方法都可以计算出3+5的值，他们用了不同方法的形式但在对于计算3+5这个核心上是计算等价的。也就是同构的概念。

有了同构我们就可以模拟了，比如你有小球，拿它做了一次加法运算。但是我没有小球我可以用手指头或者石子来代替小球模拟你用小球做加法运算，并且得出和你一样的结果。

我们是怎么用程序来事的呢？主要就是用计算机中的数据来模拟现实中的东西。

比如摄像头中的你脑袋往左移了一下，那么本质上计算机中代表脑袋的那些数据的x坐标减去了一定的值，最终再输出到显示器上。
比如你在纸上解了一个方程，那么在计算机也有一个模拟你每一步的计算的过程来得出和你一样的值。只是你用纸和笔来进行，而计算机用它的方式来进行。

H. 为什么现在会有这么多种编程语言

编程语言是靠“适者生存，优胜劣汰”的“编程语言进化论”来发展的，也许A语言的创造初衷也是为了打造适应性超强的万能语言，但后来在实际过程中，大家会发现这门语言在B场景下用得很好，放到C场景下使用就会很蛋疼，于是这门语言在B场景下的适应性会越来越完善，大家都热衷于完善它在B场景下的功能而忽略了C场景，于是C场景相应的功能由于没有人维护而渐渐退化。

这时候，有人想兼顾A语言在B场景下的优秀特性，又想在C场景中发挥作用，于是它创造了D语言。后来有人觉得D语言还不够好，于是又有了E语言、F语言，于是，“编程语言多样性”就这么来了。编程语言如此之多，实际上是这个世界上的开发者共同努力的成果，大家都在尝试把各门语言的优秀特性综合，不断地产生优秀技术来淘汰掉旧技术，是自然选择演变而来的。你想当救世主，创造一门自以为是全世界最优秀的语言，实际上也只是为了编程语言的进化共享了一份力量而已。

I. 做程序员学习哪一种程序语言最佳

一般都是java，java是所有语言的基础，并且所有的语言都离不开java，它可以算是老大哥了

J. 数据编程语言有哪些

1、Python语言

如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。
还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。
Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

2、R语言

在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。
R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

4、Hadoop和Hive

一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。